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公开(公告)号：CN119251912A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411474595.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06T3/4076 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于基于深度神经网络的计算机视觉领域，公开了一种轻量化的人体姿态估计方法。在本方法中，通过设计的轻量化方法实时对人体姿态进行识别。提出了一个近似单分支的轻量化全局建模网络LGM‑Pose。在这个网络中，设计全局特征提取模块，通过提出的无参数维度变换子模块和MLP Block，实现全局信息的轻量化提取。并设计了一个卷积特征融合模块通过混洗操作和分组卷积来融合多尺度信息，缓解单分支结构缺少多尺度联合而带来性能下降问题。在COCO数据集上的实验结果表明，相比当前人体姿态估计领域轻量化方法，本文提出的方法具有更少的参数，同时取得了更优良的性能。
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公开(公告)号：CN119006268A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411023212.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及计算机图形学处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法，本发明设计一个轻量化特征融合模块，以聚合妆容风格的高级信息和低级细节特征，获得更准确更丰富的化妆特征；提出一种轻量化的注意力机制对参考图像和源图像之间的依赖性进行建模；并设计轻量化图像重建模块来减少模型参数量，所提出方法在确保妆容转移的精准度同时，大幅减轻模型负载与计算负担，缩短处理周期。本发明提出的妆容迁移方法不仅显著提升了妆容转移的精准度，而且大幅减轻了模型的负载与计算负担，有效缩短了处理周期，极大地拓展了妆容迁移技术的应用场景，使其在更多领域展现出强大的实用性和潜力，从而解决了现有的妆容迁移方法精准度较低的问题。
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公开(公告)号：CN117436545A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311456484.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种VICCL算法缓解维度崩溃及漂移问题的方法，包括以下步骤：①计算嵌入向量之间的均方距离D(Z，Z′)；②将方差正则化项V定义为关于沿着批次维度的嵌入的标准偏差的铰链函数V(Z)；③定义协方差C(Z)，将每个嵌入的变量去相关；④向各方发送全局模型，从各方接收本地模型，并进行模型对比学习，使用加权平均更新全局模型。本发明基于保留嵌入信息内容以及使用对比学习限制局部模型训练从而缓解维度崩溃和客户端漂移的原则来训练联邦学习模型，使用对比学习根据全局模型来对局部模型的训练进行限制从而缓解客户端漂移。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113572765A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110835373.0
申请日：2021-07-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广东健奥科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向资源受限终端的轻量级身份认证密钥协商协议，该方法提供一套资源受限终端和服务器之间进行身份认证和会话密钥协商服务，能够确保资源受限终端和服务器的身份真实有效，避免了恶意攻击。该方案包括包括四个阶段：注册阶段、登录和认证阶段、修改密码阶段、智能卡撤销阶段。该方法引入椭圆曲线算法对登录认证过程的关键数据进行加密，在协议设计过程中引入单向哈希算法、基于智能卡和密码双因子作为身份认证的重要环节，避免数据明文传输泄露风险，并且抵抗智能卡丢失攻击、离线字典攻击等安全漏洞，相比于其他密钥协商协议，本协议密钥尺寸、系统参数和存储空间较小，并且运算速度快，适用于计算资源、存储资源受限的终端设备。
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公开(公告)号：CN119399065A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411412671.9
申请日：2024-10-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于CNN与Transformer结合的图像去模糊方法，该方法利用公开数据集准备训练、验证和测试集。在编码器阶段采用逆残差快速傅里叶变换来提取输入模糊图像的特征，使用了像素注意力特征融合模块。解码器部分则引入了通道调制自注意力机制和混合尺度前馈网络，实现全局上下文建模并获取更多信息。此外，在解码器中还应用了同尺度特征融合模块，以便于学习图像的层次信息并丰富特征表示。为该方法在解码器第一层和特征加强网络中使用小型U型网络进行多尺度学习。最终，通过将增强后的特征与原始图像合并，生成清晰的去模糊图像。此方法通过优化模型参数并引入多种创新机制，提升了图像去模糊的效果以及模型的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117424963A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311487475.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N1/32 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和Transformer的图像隐写分析方法，构建了基于CNN分支和Transformer分支特征融合的隐写分析模型，用于图像隐写分析。方法包括：划分隐写图像数据集为训练集、验证集和测试集；将训练集输入模型中进行训练，其中CNN分支和Transformer分支分别提取隐写图像的局部特征和全局特征，融合块用于融合局部特征和全局特征，保存模型的训练权重；将训练后的模型用于检测测试集的隐写图像，得到检测结果。本发明采用图像隐写分析模型进行图像隐写分析，它可以在不破坏各自建模的前提下，从多尺度的层次上融合局部特征和全局特征，从而提高图像隐写分析的检测精度。
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公开(公告)号：CN113572765B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110835373.0
申请日：2021-07-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广东健奥科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向资源受限终端的轻量级身份认证密钥协商协议，该方法提供一套资源受限终端和服务器之间进行身份认证和会话密钥协商服务，能够确保资源受限终端和服务器的身份真实有效，避免了恶意攻击。该方案包括包括四个阶段：注册阶段、登录和认证阶段、修改密码阶段、智能卡撤销阶段。该方法引入椭圆曲线算法对登录认证过程的关键数据进行加密，在协议设计过程中引入单向哈希算法、基于智能卡和密码双因子作为身份认证的重要环节，避免数据明文传输泄露风险，并且抵抗智能卡丢失攻击、离线字典攻击等安全漏洞，相比于其他密钥协商协议，本协议密钥尺寸、系统参数和存储空间较小，并且运算速度快，适用于计算资源、存储资源受限的终端设备。
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公开(公告)号：CN115830541A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211550477.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于视频监控领域，公开了一种基于双流时空自编码器的视频异常事件检测方法，该方法具体包括：视频预处理；设定深度时空自编码器；构建伪异常数据集并进行对抗训练；使用重构误差训练二元分类器；异常事件检测。本发明通过有效地组合外观和运动信息，可以有效地对正常事件进行建模；通过忽略冗余环境信息来提高重构框架的性能，以检测异常事件；此外，这两个分支中的每一个都由一个标准分支和一个对抗分支组成，对抗分支可以通过使用伪异常数据集进一步提高异常检测的精确度，该伪异常数据集可以增强识别异常事件的能力；在三个数据集上的实验证明该方法在帧级和像素级上优于一系列最先进的方法。
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